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题名求解TSP的改进量子蚁群算法
被引量:9
- 1
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作者
李跃光
赵俊生
张远平
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机构
甘肃民族师范学院计算机与科学系
兰州理工大学计算机与通信学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第16期3843-3845,3874,共4页
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基金
甘肃省教育厅科研基金项目(0614B-03)
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文摘
将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA)。该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素。该算法在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法有所改进,并结合TSP,对算法进行了测试,得到了与现有文献结果相同或更好的解,表明该算法是求解TSP的一种有效的算法。
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关键词
量子算法
量子进化算法
蚁群系统
量子蚁群算法
tsp
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Keywords
quantum algorithm (qa)
quantum evolutionary (QSE)
ant colony system (acs)
quantum ant colony algorithm(qaca)
tsp
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种改进的量子蚁群算法及其应用
被引量:9
- 2
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作者
赵俊生
李跃光
张远平
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机构
甘肃民族师范学院计算机科学系
兰州理工大学计算机与通信学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第7期133-135,216,共4页
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基金
甘肃教育厅科研基金项目(0614B-03)
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文摘
将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA)。该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素,从而在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法有所改进。结合旅行商问题(TSP),对算法进行了测试,得到了与现有文献结果相同或更好的解,表明该算法具有较强的问题求解能力。
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关键词
量子算法
量子进化算法
蚁群系统
量子蚁群算法
tsp
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Keywords
quantum algorithm(qa) quantum evolutionary algorithm(qea) ant colony system(acs) quantum ant colony algorithm(qaca) tsp
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法
被引量:11
- 3
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作者
万正宜
彭玉旭
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机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第22期59-63,122,共6页
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基金
湖南省自然科学基金(No.14JJ7043)
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文摘
针对传统量子蚁群算法在求解TSP时容易陷入局部最优以及收敛速度较慢,提出了一种求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法(IQACA)。该算法设计了一种新信息素挥发因子的自适应动态更新策略,对信息素进行动态更新;并采用一种新的量子旋转门对量子概率幅值的收敛趋势进行改变。通过三个基本函数极值优化仿真与传统量子蚁群算法进行对比,证明算法性能较优。基于TSPLIB的仿真实验与其他几种算法进行比较,结果表明,算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。
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关键词
tsp
量子蚁群算法
改进型量子蚁群算法
量子旋转门
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Keywords
Traveling Salesman Problem(tsp)
quantum ant colony algorithm(qaca)
Improved quantum ant colony algorithm(Iqaca)
quantum revolving door
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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